Заведующий лабораторией геоинформатики экосистем ЮГУ Данил Ильясов совместно с Павлом Широких, старшим научным сотрудником лаборатории геоботаники и растительных ресурсов Уфимского института биологии УФИЦ РАН, директором Центра технологий декарбонизации Уфимского государственного нефтяного технического университета, разработали инновационную методику обучения нейронной сети для оценки запасов и потоков углерода на обводненном торфянике Берказан-Камыш в республике Башкортостан.
«Этот уникальный лесостепной торфяник представляет особый интерес для науки, так как ранее был осушен, а сейчас активно обводняется, что приводит к значительным изменениям в растительном покрове и, как следствие, в запасах и потоках углерода.
В прошлом году сотрудники лаборатории геоинформатики ЮГУ провели полевые измерения потоков углерода. Сейчас команда сосредоточена на анализе данных за последние 10 лет, чтобы оценить динамику запасов и потоков углерода», - рассказал Данил Викторович.
Разработанная методика основана на использовании нейронных сетей, которые прогнозируют потоки углерода на основе данных о температуре, уровне грунтовых вод и фотосинтетической активности растительности.
Кроме того, команда ЮГУ разработала математическую модель уровня грунтовых вод для обводненного торфяника Берказан-Камыш в Башкортостане. Эта модель будет применяться для расчетов потоков и запасов углерода, что позволит более точно оценить влияние обводнения на экосистему торфяника.
«Наш проект не только углубляет понимание процессов, происходящих на обводняемых торфяниках, но и предлагает инновационные методы анализа данных, которые могут быть полезны для других исследований в области экологии», - подытожил Данил Ильясов.
